We study the accuracy of differentially private mechanisms in the continual release model. A continual release mechanism receives a sensitive dataset as a stream of $T$ inputs and produces, after receiving each input, an accurate output on the obtained inputs. In contrast, a batch algorithm receives the data as one batch and produces a single output. We provide the first strong lower bounds on the error of continual release mechanisms. In particular, for two fundamental problems that are widely studied and used in the batch model, we show that the worst case error of every continual release algorithm is $\tilde \Omega(T^{1/3})$ times larger than that of the best batch algorithm. Previous work shows only a polylogarithimic (in $T$) gap between the worst case error achievable in these two models; further, for many problems, including the summation of binary attributes, the polylogarithmic gap is tight (Dwork et al., 2010; Chan et al., 2010). Our results show that problems closely related to summation -- specifically, those that require selecting the largest of a set of sums -- are fundamentally harder in the continual release model than in the batch model. Our lower bounds assume only that privacy holds for streams fixed in advance (the "nonadaptive" setting). However, we provide matching upper bounds that hold in a model where privacy is required even for adaptively selected streams. This model may be of independent interest.


翻译:我们研究持续释放模式中不同私人机制的准确性。 持续释放机制接收敏感数据集,其输入量为$T(T ⁇ 1/ 3})之流, 敏感数据集的金额比最佳批量算法高出一倍。 相比之下, 批量算法将数据作为一个批量接收, 并产生单一输出。 我们为连续释放机制的错误提供了第一个较强的下限。 特别是, 对于批量模型中广泛研究和使用的两大问题, 我们发现, 持续释放算法中最差的错误是$\tilde\Omega(T ⁇ 1/ 3}), 比最佳批量算法的要大一倍。 先前的工作只显示这两个模型中最差的差数( $T$) ; 此外, 对于许多问题, 包括连续释放机制属性的相加, 多式差很紧( Dwork et al., 2010; Chan et al. 2010) 。 我们的结果显示, 每一个连续释放算算算法模型最差的错误是$\ a mall a mall a pall a pall a privastrate demotion) -- shrelifile made made made made made made made made made 可能只是 a 需要保持更低。

0
下载
关闭预览

相关内容

让 iOS 8 和 OS X Yosemite 无缝切换的一个新特性。 > Apple products have always been designed to work together beautifully. But now they may really surprise you. With iOS 8 and OS X Yosemite, you’ll be able to do more wonderful things than ever before.

Source: Apple - iOS 8
专知会员服务
14+阅读 · 2021年5月21日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Risk and optimal policies in bandit experiments
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月4日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
14+阅读 · 2021年5月21日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员